DeepV透过协同分析平台实现创意，赢得AI大赛冠军

DeepV团队以自行车最适化路线及Youbike动态定价主题，荣膺「IBM x 远传台湾人工智能技术大赛」榜首：由左至右依序为团队成员王亮尧、曾毓英、李易真、黄文正、蔡钰深、林柏宏，及颁奖人台北市政府信息局长李维斌。数据来源：DeepV团队

为了育成具有人工智能(AI)技术思维与实战经验的技术领袖人才，IBM、远传特别举办「IBM x 远传台湾人工智能技术大赛」；历经28支队伍同场竞技，最终由DeepV突围胜出、赢得冠军，该队的企划提案为「智能城市交通优化—自行车最适化路线及Youbike动态定价」。

DeepV成员包括来自金融业的李易真、来自制造业的林柏宏与黄文正、来自生医业的蔡钰深、从事天文物理研究的王亮尧，及美国佛罗里达州立大学数学所博士曾毓英，6个具不同背景的好手，原本彼此不相识，因参加台湾人工智能学校而结缘，由曾毓英促成DeepV成军，她本人亦担任队长。

林柏宏指出，当初抉择企划提案时，曾发想20余道题目，范围遍及医疗、长照、娱乐、物流等等，最终因团队成员多为台大校友，对自行车深具共鸣，加上Youbike不仅贴近民众生活，也堪称是拥有最多开放数据(Open Data)的应用，可望为社会带来重大价值，故选定自行车最适化路线及Youbike动态定价主题。

蔡钰深说，现今多数民众倾向以摩托车、汽车代步，因而衍生空污问题，为鼓励市民骑乘自行车、齐力打造缘色城市，当务之急要能综合各种道路特徵，演算最适路线，营造更佳自行车体验，提升共享单车使用率。

李易真补充，此外DeepV发现另一潜在难题，不同Youbike站点的使用情况落差大，有些站点出现车辆闲置，有的出现车辆短缺，为弭平失衡状态，营运单位须动员卡车与人力进行车辆调度，形成资源浪费，所以DeepV抛出动态定价之创意，主张透过回馈方式，让闲暇市民参与调度，经由逆向操作，将冷门站点的车辆骑乘至热门站点，达到搬运效果。

DSX提供协作环境，加速应用开发

有了前述好点子，DeepV接下来的挑战，便是在有限的竞赛时间内，建立最佳演算法模型，让创意付诸实践。所有成员均认为，IBM提供的数据科学协同分析平台DSX(Data Science Experience)，无疑正是让他们实现梦想的关键利器。

李易真表示，DSX是具备高整合度的数据分析平台，可支持众多档案格式，亦广泛支持Python、R、C或SQL等不同程序语言与操作界面，使他们得以维持个别作业习惯不变，无需任何妥协迁就，就能在单一环境内各展所长，联手实现数据撷取、数据清整、模型建立、模型测试、上线应用等端到端流程。

所有成员皆可凭藉团队帐号与权限，利用DSX共同存取最新数据版本，不需透过U盘或Google Docs传输，确保信息的流动顺畅无碍。值得一提的，因DSX拥有许多实用功能，即使日后专案规模趋于复杂、甚至投入实际生产，都可望发挥莫大功效，譬如可直接将程序码片段拖曳方式加入编辑环境，加快专案进程，再者可根据输入的数据属性，由DSX推荐生成最适合的模型；而让王亮尧备感惊喜的是，DSX提供网页界面，方便使用者运用开发好的程序模型，充分满足最尾端的应用需求，细腻程度可见一斑。

在3天预赛过程，DeepV在公开板上的参考排名，多数时间处于20多名劣势，但成员并不气馁，持续嚐试不同可能性，后来改采蔡钰深建议的模型，在最后1小时内跃升至参考排名第3、实际排名第1的佳绩，让黄文正深有感触，只要汇聚多样性技能背景，磨合出有效的团队合作方式，必定能开创莫大潜能。

李易真坦言，欲使其获胜的模型真正落地执行，仍有不少细节亟需调整，他们期望台北市政府、Youbike公司或Google Maps团队，有机会协助推动模型的最佳化，真正带入实际场景，使民众更愿意骑乘自行车、提高转换率。